8月7日SK海力士宣布投资54.3万亿韩元约合383亿美元在韩国龙仁和清州建设两座新的芯片工厂。此次投资已经获得公司董事会批准整体计划将持续至2031年。其中35.2万亿韩元将用于龙仁半导体集群的Y2工厂主要生产包括高带宽存储器HBM在内的下一代DRAM产品另外19.1万亿韩元将投入清州M17工厂用于扩大NAND闪存产能。按照目前规划公司计划先建设厂房和基础设施再根据客户需求逐步扩充洁净室和生产设备以提高资本使用效率也为未来市场变化保留调整空间。海力士押注的是长期AI需求这次投资里海力士没有把新增产能集中在单一产品上。Y2工厂面向HBM和下一代DRAMM17则主要生产NAND。这几类产品对应的是AI系统中不同的数据处理需求而SK海力士选择同时扩产背后是对AI长期需求的判断。根据Omdia预测从2025年至2030年全球DRAM和NAND需求都将保持约19%的年复合增长。尤其在NAND市场随着AI服务规模扩大企业级SSD需求正在增长。越来越多模型进入推理和实际应用后需要处理、调用和保存的数据随之增加存储在AI系统中的作用也在上升。因此这笔持续到2031年的投资其实是海力士在提前准备更完整的AI内存和存储产能。AI基础设施正在向更多环节延伸海力士此次扩产释放出的信号并不只属于存储行业。随着AI需求持续增长围绕计算、内存、存储、数据中心等环节的基础设施投入都在增加企业未来能够使用的AI资源也会越来越丰富。但对真正部署AI的企业来说拥有更多基础设施资源只是第一步。算力可能来自公有云、自建数据中心或第三方算力中心数据和业务也可能分布在不同区域。企业不仅需要考虑使用什么样的算力还需要解决算力在哪里、业务如何访问、数据如何在不同环境之间稳定流动等实际问题。从芯片厂商提前布局长期产能到企业开始规划算力、网络与数据之间的协同AI正在从模型和算力本身进一步走向一整套基础设施的建设与落地。而作为全球AI算网基础设施服务商赛柏特面向多云、多数据中心及跨区域AI部署场景旨在帮助企业连接分布在不同区域和平台中的网络与算力资源让AI能力能够更稳定地被实际业务访问和使用。